오늘날 인프라는 일반적인 요구 사항입니다. 우리는 종종 거주자가 많고 대도시와 관련된 활동이 많은 대도시의 맥락에서 스마트 또는 디지털 도시를 생각합니다. 그러나 작은 장소에도 인프라가 필요합니다. 모든 정치적 경계가 지역 라인에서 끝나는 것은 아니지만 지방, 지방 및 중앙 정부로 서비스를 확장하면 갑자기 명백해집니다. la 인프라는 필요에 따라 명확한 경계 위반자입니다.
더 작은 지리적 공간 내에서만 스마트 한 장소를 볼 수 있다는 생각은 잘못되었습니다. 뿐만 아니라 건물 정보 관리, 시공 관행, 제품 적용 및 사람들의 안전 및 시공에 관한 법률은 종종 크고 작은 장소를 초월합니다. GIS 및 BIM이 사용되는 병목 현상이 있습니다.
기술은 오랫동안 경계선을 넘어 섰지 만 GIS 및 BIM 정책 및 관리는 최고 수준의 사용 및 효과에 도달하지 못했습니다.
우리는 이것을 수직 장벽 또는 스토브 파이프라고 부르 곤했습니다. 초기 GIS 및 BIM 애플리케이션은 지역화 된 영역에 깊이 뿌리를두고 있었으며, 최악의 경우 데이터가있는 애플리케이션이 프로젝트를 지배하고 통제력을 잃을 까봐 너무 멀리 나가지 않았습니다. 다행히도 이것은 많이 변경되었으며 가장 논리적 인 이유가 아닙니다. 사람들이 이러한 지역화 된 GIS 및 BIM 교환 장애물을 식별하고 공유하기로 선택한다는 생각과 달리 변화를 주도하는 다른 요인을 볼 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
클라우드 기반 소프트웨어 및 애플리케이션으로의 전환은 한계를 뛰어 넘고 모든 사람에게 사용할 수있는 비전을 제공하는 "사용 편의성"으로 이어졌습니다. 엄격하게 유지되는 데이터 저장소가 훨씬 적으며 컴퓨팅 응용 프로그램은 데이터 구축 및 연결에 최적화되어 있습니다. 이것은 차례로 더 통합 된 사고로 이어졌고 공유 프로젝트의 개발은 훨씬 더 강력 해지고 아마도 더 탄력적이되었습니다.
- 클라우드 기반 소프트웨어 및 애플리케이션으로의 전환은 한계를 뛰어 넘어 모든 사람에게 사용할 수있는 비전을 제공하는 "사용 용이성"으로 이어졌습니다. 엄격하게 유지 관리되는 데이터 저장소가 훨씬 적으며 컴퓨팅 응용 프로그램은 데이터 구축 및 연결에 최적화되어 있습니다. 이것은 차례로 더 통합 된 사고로 이어졌고 공유 프로젝트의 개발은 훨씬 더 강력 해지고 아마도 더 탄력적이되었습니다.
- 모빌리티는 실제로 현장과 사무실 응용 프로그램을 연결합니다. 갑자기 위도 60 도의 사람이 위도 10 도의 다른 사람과 데이터를 공유하고 상위 데이터 시스템에 연결할 수 있습니다. 문제 없습니다. 모바일 데이터는 사람들의 장애물 주변으로 이동하는 경향이있어 팀과 더 넓은 네트워크를 지원합니다.
- BIM과 GIS를 사용하는 초기 인프라 프로젝트가 한 기술을 다른 기술과 비교하는 데 너무 관여했다고 주장 할 수 있습니다. 데스크톱 플랫폼에 대한 초기 접근 방식에 대한 이러한 종류의 주장은 창의적인 사상가와 행동가, 트렌드와 새로운 접근 방식을 추구하려는 사람들의 삶을 교살 시켰으며 종종 혁신을 변화시키는 프로젝트 리더라고 불립니다. 사실 오늘날의 인프라는 GIS 및 BIM뿐만 아니라 다른 기술 변화와 혁신을 기반으로합니다. 오늘날의 목표는 그것들을 통합하여 어디에 어떻게 사용할 수 있는지, 더 나은 성능과 효율성을 제공하는지 확인하는 것입니다. 이것이 GIS 및 BIM 기술이 이제 더 높은 수준의 성공을 달성하는 이유와 방법 중 일부입니다.
BIM과 GIS를 사용하는 초기 인프라 프로젝트는 한 기술을 다른 기술과 비교하는 데 너무 관여했다고 주장 할 수 있습니다. 데스크톱 플랫폼에 대한 초기 접근 방식에 대한 이러한 종류의 주장은 창의적인 사상가와 행동가, 트렌드와 새로운 접근 방식을 추구하려는 사람들의 삶을 교살 시켰으며 종종 혁신을 바꾸는 프로젝트 리더라고 불립니다. 사실 오늘날의 인프라는 GIS와 BIM을 기반으로 할뿐만 아니라 다른 기술 변화와 혁신도 일어나고 있습니다. 오늘날의 목표는 그것들을 통합하고, 어디에 어떻게 사용할 수 있는지, 더 나은 성능과 효율성을 제공하는지 확인하는 것입니다. 이것이 GIS 및 BIM 기술이 이제 더 높은 수준의 성공을 거두고있는 이유와 방법 중 일부입니다.
인프라를 유지 관리하려는 인프라 설계자, 건설자, 운영자 및 조직을 위해 GIS 및 BIM을 혼합하는 것을 목표로하는 인공 지능 (AI)의 세계가 곧 시작됩니다. 때때로 인공 지능이 이러한 논의에 너무 몰두하여 성격과 어조가 마술처럼 보입니다. 그러나 AI 전문가와 이야기하면 AI의 영향이 불확실성을 이해하는 데 크게 맞춰져 있다는 말을 자주들을 수 있습니다.
AI는 솔루션을 제공 할 수 있으며, 그 목표는 종종 인프라 성능, 즉 성능 향상이라는 측면에서 명확 해집니다. 그러나 그들의 목표는 대부분 불확실성을 줄여 성능을 높이는 것입니다.
GPS가 많은 응용 프로그램에서 위치 사용을 증가시키는 데 도움이 되었 듯이, 예를 들어 사용중인 경로가 XNUMX 분 이내에 목적지에 도착한다는 것을 절대적으로 알 수는 없습니다. 우리가 어디에 있는지 알고 있지만 GPS 애플리케이션에는 많은 불확실성이 남아 있습니다. 마찬가지로 건설 현장 측면에서 AI는 자재 지연, 파업 조치 또는 악천후를 보게됩니다. 물의 가용성이 변할 것인지 아닌지를 아는 기후 변화 변수를 사용하면 풍력 발전을위한 바람이 증가하거나 감소 할 것이며 심지어 파동 발전이 지역 호수에서도 가장 많이 사용되는 발전이 될 수있을 것입니다.
요점은-GIS와 BIM은 수십 년 동안 꾸준하고 지속적인 성장을 해왔습니다. 이 기간 동안 우리가 알고 익숙해 진 많은 것들이 변했으며 앞으로도 계속 변할 것입니다. 스마트 시티와 디지털 인프라는 더 많은 지식을 얻을 수있는 단계에 접어 들고 있습니다. 인프라 개발 및 운영 내 참여자 네트워크가 동시에 확장되고 있습니다. 우리는 지속적으로 인프라 측정 활동의 불확실성에 대해 비판적인 관점을 취하고 더 광범위하게 평가하며 성능에 필요한 것을 설명하고 고려할뿐만 아니라 무엇을 통해 이해할 수있는 도구를 개발하기 시작해야합니다. 우리는 주어진 프로젝트에 대해 모릅니다. 이것은 공간 데이터의 역할과 aespacials.
어쨌든 스마트 시티와 디지털 트윈은 도시에서 큰 성과를 거두기위한 것이 아니라 음식이 나오는 곳이나 기차가 자주가는 곳과 같은 작은 곳의 사람들에게도 해당된다는 점을 명심하십시오. 비행기와 자동차. 오늘날 얼마나 많은 인프라 전문가가 대도시 외부에 살고 있는지 아는 것이 흥미로울 것입니다.
저자에 대하여
Jeff Thurston은 캐나다 GIS 전문가이자 유럽의 지리 공간 출판물 편집자입니다. 독일 베를린에 있습니다.
